Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.

Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.

Внезапно уехавшие могут пребывать в паническом шоке. А дальше что? Уехал, и? А что если затянется на года? Даже если есть деньги, в какой стране можно остаться надолго?

Для тех, кто уехал и не знает, что делать дальше, собрал всё, что нужно знать, чтобы иметь план хотя бы на год вперёд.

Всё описанное далее, личное мнение, претендующее на единственно верное, но не факт, что являющееся таковым. Все лица, компании, метафоры - выдуманные и к реальности отношения не имеют.

Однажды, беседуя с коллегами по цеху о том, почему я не очень хочу заниматься именно беспилотными автомобилями, я сказал, что я не верю в них. А точнее я не верю в их коммерческий запуск в ближайшие пять лет, на что моя подруга позже дала ремарку, что это одно и то же, да и я не выгляжу как человек, который в это не верит. И я вдохновился это всё довольно чётко (хотя где-то почти везде в моём тексте будет включаться режим пьяного деда) обосновать. Так родилась идея лонгрида о том, почему я считаю, что в течение пяти лет если Full Self Driving и появится, то далеко не в коммерческом масштабе.

Хотя мысли все эти могут казаться непоследовательными, от того, что тесно взаимосвязаны, я постараюсь их изложить в порядке некоторой приоритетности проблем (на мой скромный взгляд, конечно), от наиболее поверхностных проблем, до наиболее фундаментальных.

И чтобы не застрять в tl;dr, где я буду описывать сказанные проблемы, вот вам содержание, которое отражает кратко их суть.

Созданная проектировщиками и инженерами из Stability AI, CompVis и LAION, "Stable Diffusion" отбирает право на обладание титулом новой современной модели преобразования текста в изображение с открытым исходным кодом у Craiyon, ранее известного как DALL-E-Mini.

Хотя генерирование изображений из текста уже воспринимается как древняя технология, Stable Diffusion сумела привнести инновации, и это ещё более удивительно, учитывая, что это проект с открытым исходным кодом.

Давайте углубимся в детали и узнаем, что Stable Diffusion припасла для научного сообщества.

Вероятно вы уже слышали про успехи нейросетей в генерации картинок по текстовому описанию.

Я решил разобраться, и заодно сделать небольшой туториал, по архитектуре модели Stable Diffusion. Сегодня мы не будем глубоко погружаться в математику и процесс тренировки. Вместо этого сфокусируемся на применении и устройстве основных компонент: UNet, VAE, CLIP.

Всем привет! Меня зовут Леонид, я владелец сервиса Поиск VPS. Весной я уже опубликовал две статьи по оплате услуг иностранных хостеров при помощи SWIFT и криптовалют. К сожалению, карты, выпущенные российскими банками, все еще не работают в большинстве стран мира, да и не у всех есть желание и возможность оплачивать услуги указанными выше способами, поэтому сегодня я хочу предложить выборку хостеров, принимающих оплату российскими картами и предоставляющих виртуальные серверы не в России.

При составлении списка я ориентировался на количество стран, в которых возможно заказать наиболее универсальную услугу, а именно виртуальные серверы, а также минимальную цену не выше 300 рублей, 5 долларов или 5 евро в месяц. У большинства хостеров возможен заказ услуг в России, а там, где это возможно, приведена ссылка на точки Looking Glass.

В этой статье я хочу рассмотреть 10 стратегий поиска работы на LinkedIn которые вы сможете использовать при поиске работы. Их можно применять не только для США и Канады, они будут работать и для рынка Европы, Азии, Австралии и Новой Зеландии.

В этом году мы много работали над качеством предсказания времени в пути (ETA) в навигаторе 2ГИС и на 30% увеличили количество маршрутов, у которых прогнозное время совпадает с реальным с точностью до минуты. Меня зовут Кирилл, я Data Scientist в 2ГИС, и я расскажу, как максимально точно рассчитывать время прибытия из точки А в точку Б в условиях постоянного изменения дорожной ситуации.

Поговорим про то, как мы постепенно меняли подходы к оценке времени в пути: от простой аддитивной модели до использования ML-моделей прогноза пробок и корректировки ETA. Ввели Traversal Time на смену GPS-скоростей, а ещё проводили эксперименты и оценивали качество изменений алгоритма, чистили мусор из данных и закатывали модели в продакшн. Обо всём по порядку.

Недавно мы поговорили о том, что такое causal inference или причинно-следственный анализ, и почему он стал так важен для развития машинного обучения. А в этой статье - под катом - хотелось бы рассказать о трендах в развитии Causal Inference в ML в 2021 г.

Здравствуйте! Тема ремонта актуальна для всех и во все времена. Я занимаюсь монтажом сантехники и знаю, что разобраться с нуля в этом деле довольно сложно. Но чтобы проконтролировать качество работ надо хоть немного разбираться в сантехнике. Я в краткой форме освятил ключевые моменты на которые нужно обращать внимание. Надеюсь, это будет полезная статья.

В результате приостановки работы зарубежных компаний и отключения российских компаний от платежных систем Visa и MasterCard многие программисты столкнулись с проблемой доступа к привычным сервисам. Рассказываем о бесплатных альтернативах продуктам, которые уже недоступны для российских пользователей по корпоративным подпискам или могут стать такими в ближайшее время.

Рассказываю, что нужно делать айтишникам, чтобы сохранить здоровье на работе.

В 2021-2022 годах уже ни для кого не секрет, что понимать логику работы моделей машинного обучения важно и нужно. Иначе можно насобирать множество проблем: от того, что модель не будет принята конечным пользователем, потому что непонятна, до того, что она будет работать неправильно, а поймем мы это уже слишком поздно.

Для интерпретируемости в машинном обучении устоялись термины Interpretable ML и Explainable AI (XAI). Объединяет их одно - стремление сделать модели машинного обучения понятными для конечного пользователя.

Под катом поговорим о том, что интересного произошло в интерпретируемости в 2021 г.

Сейчас многим как никогда нужен совет бывалого иммигранта в том, как выбрать место для переезда. А у меня, пожалуй, самый большой нетворк среди русскоязычных IT-иммигрантов от Канады до Чили, от Австралии до Португалии (можем померяться 😉), да и сама я уже больше 6 лет живу в Кремниевой долине, а последние 3 занимаюсь релокейтом IT-специалистов в США. В общем наконец у меня появился повод собрать все знания и структурировать их в серию статей. Выкладывать буду раз в неделю. Анонс смотрите ниже (по мере публикации ссылки будут становиться кликабельными).

“Не значил он анапеста от анапеста, 

как мы ни колотились отличить.”

nevmenandr (https://github.com/nevmenandr)

В настоящий момент количество курсов, на которых вы сможете получить знания, необходимые для трудоустройства по специальности «Аналитик данных» (Data Scientist, ML Engineer), растет и растет. И это замечательно. Но количество информации, которую требуется усвоить, просто зашкаливает и, даже уже работая в этой области, постоянно удивляешься, сколь многое ты еще не знаешь. Скорость появления новых словосочетаний в DS-специальностях тоже крайне высокая, но за многими страшными словосочетаниями может прятаться совершенно простой смысл. Кроме того, часто подход к задаче следующий: сначала навесить на нее некоторый ярлык - например, object detection и копать в этом направлении. И это правильный и эффективный подход. Оказывается, что иногда несколько подходов с разными названиями могут решать одну и ту же задачу. Недавно в работе Центра компетенции больших данных и искусственного интеллекта ЛАНИТ (ЦК ДАТА), мы столкнулись с одной задачей по классификации текстов, на которой мне захотелось такой эффект продемонстрировать. 

Мы уже несколько лет выпускаем на Хабре истории о переезде. Некоторые успешные, некоторые не очень (примерно 30% экспатов со временем возвращались).

Сейчас тема стала особенно актуальной. И, может быть парадоксально, но количество вакансий из других стран (тег «Релокейт») у нас в боте тоже выросло в полтора раза. Никакой русофобии и близко не наблюдается, компании понимают, что сейчас уникальный шанс получить мозги, выезжающие из страны.

Если кто-то задумался о том, что делать, — вот личные истории из тех стран, в которые сейчас реально переехать, и в которых относительно просто построить новую жизнь.

Популярные мифы, советы по поиску работы, переезду и полезные ссылки для тех, кто сейчас ищет работу за рубежом или уже нашел и собирается переехать.

Peace, Хабр!

Честно говоря, я долго думал, как бы потактичнее начать. Но ничего не придумал. Поэтому напишу прямо: я хочу, чтоб моя жена и ребенок ни в чем не нуждались. И у меня была уверенность, что могу им дать все, что потребуется: от любви до игрушечной железной дороги.

Сегодня пошел 8-ой день, как от этой уверенности почти ничего не осталось.

Этот пост не про деньги (хоть он и почти весь про финансы). Этот пост про то, как увеличить свои шансы и шансы своих близких жить в достатке в условиях экономической изоляции и деградации гражданских институтов.